AI CLI在Windows上提供了最好的离线或本地模型支持

Jan：开源和灵活的离线AI

Jan是一种开源AI工具，旨在完全离线运行大型语言模型(LLMS)。它在Windows，Macos和Linux上运行，支持多种AI模型，例如DeepSeek R1和Llama。 JAN将自己定位为一种chatgpt替代方案，可以将所有数据和设置保持在用户的计算机上，适合那些希望完全控制其AI交互的用户而无需隐私问题。

JAN的主要优点包括一个干净，直观的界面以及直接从拥抱脸等存储库中进口模型的支持。它还为推理参数(例如令牌限制和温度)提供了自定义选项，从而使用户能够定制AI对其偏好的响应。由于Jan是基于电子建立的，因此它将GUI体验与后端CLI控件结合在一起，使其成为一种混合动力，可以吸引对没有复杂设置的离线AI功能的开发人员和休闲用户。

Jan还支持诸如Tensorrt和推理Nitro之类的扩展，以在硬件级别增强模型性能和自定义。这使得对具有兼容GPU的高端Windows PC上运行AI的用户特别有吸引力。 JAN的开源性质意味着一个强大的社区和持续的改进，并具有积极的GitHub和Discord渠道以供支持。

在Windows上，JAN的离线操作确保没有互联网依赖性，并且使敏感信息完全私密。它在安装后立即提供大约70个现成模型，简化了启动过程。 JAN非常适合那些想要彻底托管的AI工具包的用户，该工具包与强大的自定义和模型多功能性之间的易用性和平衡。

gpt4All：与CLI和GUI

GPT4ALL是另一个突出的本地AI解决方案，强烈关注Windows，Mac和Linux上的隐私，安全性和完整的离线功能。与Jan不同，GPT4All以其广泛的图书馆而闻名，使用户可以从各种支持体系结构在内的大约1000个开源LLM进行试验，包括Llama和Mistral。

虽然GPT4All具有图形和命令行接口，但其CLI版本在想要快速模型部署和Windows上的脚本化AI工作流的开发人员中特别受欢迎。它可以在各种硬件上有效运行，包括Apple M系列芯片，AMD和NVIDIA GPU，使其用于不同的Windows配置。

该工具支持本地文档处理，因此用户可以将其AI模型分析敏感的文本数据或文档，而无需将任何内容上传到Cloud，这是用户优先确定数据机密性的关键功能。 GPT4All还允许对推理设置进行广泛的自定义，例如上下文长度，批处理大小和温度，以进行定制性能。

企业版为业务应用程序提供了额外的安全功能，许可和支持，尽管基本版本非常适合单个用户。凭借在GitHub和Discord上的大型活跃社区，很容易获得技术帮助和丰富的用户生成的资源。

Windows上的用户将欣赏GPT4All的No-Internet要求及其在本地众多型号之间无缝切换的能力，这使其成为可用于本地AI模型部署和实验的领先的AI CLI工具之一。

Ollama：具有强大模型管理的极简主义CLI(Windows即将推出)

Ollama是本地AI CLIS领域的新星，量身定制，以高效，轻巧的命令行使用量。目前，Ollama主要在MACOS上可用，但是很快就会在Windows和Linux支持上获得，因此值得关注的Windows用户对未来的工具集有兴趣。

它的吸引力在于其极简主义的CLI方法，可以快速下载，部署和实验，而无需云访问或复杂的配置。 Ollama允许通过命令行进行全面的模型自定义和转换，使开发人员可以快速量身定制AI项目或原型。

Ollama还可以很好地集成到各种平台和移动环境中，这对于开发人员构建分布式或多平台AI工具很有用。尽管对于2025年的Windows尚未功能齐全，但它的CLI优先理念和轻巧的足迹使Ollama在Windows支持到达后成为顶级竞争者。

localai：符合API的CLI后端，可扩展本地AI

Localai在这些工具中是独一无二的，因为它可以充当专用的API网关，该网关构建，可在本地使用Full OpenAI API合规性运行模型。它非常适合想要在Windows机器上同时部署多个AI模型的开发人员，利用Docker容器进行无缝安装和GPU加速度。

与典型的单模工具不同，Localai允许按需加载多个模型，并通过卸载未使用的模型并杀死失速操作，从而有效地管理系统资源，从而优化内存使用。此功能对于生产环境或开发人员特别有价值，从CLI或服务器的角度来管理众多并发AI工作流程。

但是，Localai的主要缺点是缺乏本地前端，因此它通常与sillytavern这样的第三方UIS配对，用于用户友好的互动。它的优势在于后端AI服务和操作效率，使其成为希望离线完全控制和可扩展性的Windows用户的专业级工具。

LM Studio：与本地推理的初学者友好的AI

LM Studio目标初学者和开发人员寻求具有跨平台兼容性的易于使用的平台，包括Windows。它强调了AI模型开发和测试的局部推理能力。

与其他一些工具相比，它的速度略慢，主要针对GUI使用，但它包含在CLI支持下脱机流行的AI模型所需的核心功能。 LM Studio简化了新移民以及构建AI驱动的应用程序或原型的过程，而无需云依赖性。

其本地服务器的体系结构受益于希望通过本地API快速测试其项目中的AI功能的开发人员，这是Windows用户脱机AI开发的有效工具。

Llamafile：便携式，快速，有效的本地AI

通过将AI模型包装到针对性能和可移植性优化的单个可执行文件中，Llamafile采用了不同的方法。适用于Windows，MacOS和Linux，非常适合需要在没有技术开销的情况下快速，无需部署本地AI的用户。

在Mozilla的支持下，Llamafile在轻松地在不同设备上分发模型方面表现出色。它可以在适度的硬件上有效运行，需要最小的更新或依赖项，以使本地AI顺利运行。

它的简单性和可靠性使其非常适合原型或现场部署，在这种情况下，用户可能希望在没有复杂的设置或大型软件安装的情况下脱机AI CLI工具。

##其他值得注意的提及

- whisper.cpp：在Windows和功能强大的硬件上运行的专门脱机语音到文本工具，可用于涉及无互联网依赖性转录的AI项目。
-GEMINI CLI：Google宣布的一个较新的开源AI代理CLI承诺动态AI功能可用于代码理解和命令执行，尽管主要专注于开发人员工作流而不是大型模型托管。

Windows上最佳离线AI CLI选项的摘要

- Jan：最适合想要广泛的模型选项，离线隐私和简单自定义的开源爱好者和用户。
-GPT4All：最适合优先考虑隐私，各种模型的用户以及具有强大CLI和GUI支持的活跃用户社区。
-Ollama：最适合CLI纯粹主义者和开发人员，需要快速，最小的命令行交互(Windows支持即将推出)。
-Localai：最适合在Windows上使用API​​网关后端的可扩展多模型部署。
-LM Studio：最适合初学者和开发人员，希望具有一些CLI功能的本地推断。
-LlamaFile：最适合便携式，快速的本地AI模型执行，而不会在Windows上进行麻烦。

这些工具代表了2025年中期最强大，最灵活和用户友好的AI CLI生态系统。选择最佳取决于有关隐私，规模，易用性和自定义的特定需求。通常，JAN和GPT4All对隐私敏感且完全离线模型交互负责，而Localai则擅长需要本地需要可扩展AI操作的高级开发人员。 Ollama是值得监视的有希望的即将到来的Windows CLI工具。